import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')

# 循环播放视频文件，同时压缩比为1、0.5、0.05视频
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出啦 :) ")
        break
    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对灰度图进行二维快速傅里叶变换，计算振幅谱并放大
    fCoef = np.fft.fft2(gray)
    mag_spec = 20 * np.log(np.abs(fCoef))
    mag_spec_sorted = np.sort(mag_spec.ravel())  # 对振幅谱进行排序
    #定义函数减少重复代码
    def compressed(keep):
        thresh = mag_spec_sorted[int((1 - keep) * gray.size)]  # 计算位置的振幅阈值
        # 创建掩码，保留振幅大于阈值的频率分量
        mask = mag_spec > thresh
        # 使用掩码压缩傅里叶系数（模拟通过网络传输压缩后的系数）
        fCoef_compressed = fCoef * mask
        # 使用压缩后的傅里叶系数进行逆傅里叶变换，得到压缩后的图像
        MP4_cp = np.fft.ifft2(fCoef_compressed).real
        return MP4_cp
    cp_1 = compressed(0.5)
    cp_2 = compressed(0.05)
    # 在名为 "original" 的窗口中显示原图灰度图像
    cv.imshow('original', gray)
    # 在名为 "0.5" 的窗口中显示压缩哔为0.5的图像
    cv.imshow('0.5', np.uint8(cp_1))
    # 在名为 "0.05" 的窗口中显示压缩哔为0.05的图像
    cv.imshow('0.05', np.uint8(cp_2))

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()